【摘 要】
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为了解决测井岩性识别问题,引入有较强的聚类和容错能力的自组织特征映射(SOFM)神经网络。文中说明了SOFM网络的模型,并结合实际探井资料,用MATLAB语言建立SOFM网络岩性识别
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为了解决测井岩性识别问题,引入有较强的聚类和容错能力的自组织特征映射(SOFM)神经网络。文中说明了SOFM网络的模型,并结合实际探井资料,用MATLAB语言建立SOFM网络岩性识别模型,并进行了具体的应用研究。通过与已知资料的对比,证明该方法是一种行之有效的岩相识别方法,且具有良好的应用前景。
In order to solve the logging lithology identification problem, a self-organizing feature map (SOFM) neural network with strong clustering and fault tolerance is introduced. In this paper, the model of SOFM network is described. Based on the actual exploration data, the lithology identification model of SOFM network is established by using MATLAB language and the application research is carried out. By comparison with the known data, this method is proved to be an effective facies identification method and has a good prospect of application.
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